Entrenamiento Especializado

Analítica Estadística y Predictiva con Stata

Dirigido a:

Analistas de Datos, economistas, investigadores, financieros, administradores de empresas e ingenieros que requieran interpretar de manera eficiente lo datos numéricos aplicando técnicas cuantitativas con software especializado.

Objetivo:

  • Entender los conceptos claves de estadística descriptiva e inferencial necesarios para la analítica de datos.
  • Presentar información cuantitativa a partir de gráficos, tablas y resultados estadísticos.
  • Aplicar técnicas de aprendizaje supervisado y no supervisado para luego ser replicadas a cualquier problema de negocio.

Temario:

1. Introducción Manejo y Descripción de Datos. 

a. Importar y Exportar Bases de Datos.
b. Describir una Base de Datos (Describe, Codebook, Inspect
c.  Crear y Transformar Variables (Formatos y Tipos de Variables).
d. Ordenar, Transponer, Colapsar Variables y Bases de Datos. 
e. Pegar Bases de Datos de manera Horizontal y Vertical (Merge y Append)
f. Recodificación de Variables.
g. Crear Variables Dummy.
h. Manejo de Datos Duplicados y Filtros.
i. Estadísticas Descriptivas (Momento de una Distribución de Probabilidad).
j. Generación de Tabulados de Variables y Tablas de Estadísticas.
k. Tablas Descriptivas.
l. Tablas de Frecuencias.
m. Tablas Estadísticas (Promedio, Cuenta, Desviación Estándar, etc.)
n. Matriz de Correlación Covarianza y Significancia Estadística.
o. Pruebas de Hipótesis sobre la Media y la Varianza (Univariado y Bivariado).
p. Gráficos (Dispersión, Matricial, Torta, Caja o Bigotes, Barras).
q. Descripción de Información Georeferenciada.
r. Escalamiento Multidimensional y Análisis de Correspondencias Múltiples

2. Modelado de Datos de Corte Transversal

a. Introducción Teórica 
b. Análisis de Varianza ANOVA.
c. Estimación del Modelo Estándar de Regresión Lineal MCO
d. Inferencia Estadística (Intervalos de Confianza y Pruebas de Hipótesis)
e. Información Cuantitativa, Variables Dummy.
f. Revisión Supuestos del Modelo MCO: Multicolinealidad, Heterocedasticidad y Normalidad
g. Revisión de las trasformaciones sobre las variables (Log Log, Log Lin, Lin Log)
h. Pronóstico de la Variable Dependiente y Residuos}
i. Modelos de Variable Dependiente Limitada (MLP, Logit, Probit)
j. Interpretación de Coeficientes Odds Ratio y Efectos Marginales de un cambio unitario en el valor de la variable independiente.
k. Validación del Modelo de Probabilidad (H-L, Tablas de Clasificación, Curva ROC).
l. Pronóstico de Probabilidades y Segmentación de Grupos con K-Means
m. Análisis Discriminante (Lineal, Cuadrático y KNN).

3. Modelos de Series de Tiempo Univariado

 a. Introducción a las Series de Tiempo
  • Componentes de una Serie de Tiempo.
  • Patrones de una Serie de Tiempo.
  • Manejo de Fechas.
  • Manejo de Operadores de Series de Tiempo (D.,L.,S.) 
b. Técnicas de Suavizamiento de una Serie de Tiempo
  • Modelo de Promedio Móvil.
  • Técnica de Suavizamiento Exponencial.
  • Técnica de Suavizamiento Ajustado con Tendencia.
  • Técnica de Suavizamiento Ajustado a Estacionalidad.
  • Técnicas de Medición del Error de Pronóstico. 
c. Metodología Box Jenkins (ARIMA)
  • Proceso Puramente Aleatorio (Ruido Blanco).
  • Proceso Estocástico Estacionario.
  • Proceso Estocástico No Estacionario.
  • Función de Autocorrelación Simple y Función de Autocorrelación Parcial.
  • Pruebas de Raíz Unitaria.
  • Estimación de Modelos
  • Validación y Pronóstico de Residuos
  • Pronóstico de la Variable Relevante.

Instructores:

Miguel Ángel Bello Bernal, Mag.
Instructor de econometría y riesgo en Software Shop para Latinoamérica, economista de la Universidad de la Salle, con Maestría en Administración y Dirección de Empresas de la Universidad Villanueva en Madrid-España, actualmente está cursando la Maestría en Finanzas Cuantitativas en la Universidad del Rosario en Colombia. Se ha desempeñado como profesor de estadística, toma de decisiones y econometría financiera en especializaciones y maestrías en varias Universidades de Colombia, como: CESA, Universidad del Norte, Universidad del Rosario, Universidad EAFIT, Universidad Piloto y Universidad Jorge Tadeo Lozano. Ha impartido entrenamientos especializados en materia de análisis de riesgos en entidades internacionales como: Comisión Nacional de Acreditación (Chile); Ministerio de Economía y Finanzas del Perú, OSITRAN, Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental del Perú (Perú); Banco Económico de Bolivia, Banco Fassil S.A., Universidad Privada de Santa Cruz (Bolivia); Superintendencia de Industria y Comercio, Fondo Nacional del Ahorro, Grupo Saludcoop, La Equidad Seguros, FINDETER S.A., Bolsa de Valores de Colombia, Cámara Colombiana de Infraestructura, Universidad EAFIT, Fundación Universidad de América (Colombia); Banco Central de Costa Rica, Banco Popular y de Desarrollo Comunal de Costa Rica (Costa Rica).

Tarifas:

Descripción:

Actualmente, se está requiriendo en las empresas analistas de datos que puedan interpretar de manera numérica su información de clientes, estados de resultados y proyecciones de variables relevantes para mejorar la toma de decisiones empresariales. En este entrenamiento, se revisará de manera práctica las principales maneras de interpretar y sacar el mayor provecho a los datos que disponemos y mejorar así el objetivo de la empresa o área relacionada a la investigación cuantitativa.

Información General:

Duración:
16 horas
Fecha Inicio:
Mie. 27 de Mar de 2019
Horarios:
Fechas:
Marzo 27,28,29 y 30 de 2019.

Hora: 
9:00 am a 13:00 
Ciudad:
Quito (Pichincha, Ecuador)
Lugar:
SOFTWARE shop Quito

Herramientas de apoyo:

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